Estás leyendo la publicación: Cómo AI, Edge Computing, IoT y la nube están remodelando drásticamente la gestión de flotas de vehículos
A medida que las empresas buscan modernizar sus vehículos, los beneficios de los vehículos conectados podrían convertir estas tecnologías en el nuevo estándar para la gestión de flotas. De hecho, el 86% de los operadores de flotas conectadas ya encuestados han informaron un sólido retorno de su inversión en tecnología de flota conectada en un año a través de costos operativos reducidos.
Además, las flotas conectadas con tecnología telemática avanzada ofrecen hoy beneficios adicionales en términos de gestión y mantenimiento de vehículos. Otro estudio ilustró una reducción del 13% en los costos de combustible para las empresas encuestadas, junto con mejoras en el mantenimiento preventivo. También mostró una reducción del 40 % en frenadas bruscas, mostrando modificaciones en los hábitos de conducción que podrían contribuir a la longevidad de las piezas y mejorar la seguridad del conductor.
Grandes cantidades de datos son difíciles de procesar
Esto significa que las flotas de vehículos, los proveedores de seguros, las empresas de mantenimiento y de posventa buscan aprovechar más estos datos telemáticos inteligentes. Sin embargo, la cantidad de datos producidos cada día sigue creciendo. Como resultado, estas empresas tienen más datos que nunca a su disposición para ayudarlos a tomar decisiones comerciales informadas. Sin embargo, esta gran cantidad de datos trae muchos desafíos nuevos para capturar, digerir y analizar la totalidad de los datos de una manera rentable.
Para ser realmente efectivos y útiles, los datos deben rastrearse, administrarse, limpiarse, protegerse y enriquecerse a lo largo de su viaje para generar los conocimientos adecuados. Las empresas con flotas automotrices están recurriendo a nuevas capacidades de procesamiento para administrar y dar sentido a estos datos.
La tecnología de sistemas integrados ha sido la norma
Los sistemas telemáticos tradicionales se han basado en sistemas integrados, que son dispositivos diseñados para acceder, recopilar, analizar (en el vehículo) y controlar datos en equipos electrónicos, para resolver una serie de problemas. Estos sistemas embebidos han sido ampliamente utilizados, especialmente en electrodomésticos y hoy en día la tecnología está creciendo en el uso de análisis de datos de vehículos.
Por qué las soluciones actuales no son muy eficientes
La solución existente en el mercado es utilizar la baja latencia de 5G. Mediante el uso de aceleración de IA y GPU en AWS Wavelength o Azure Edge Zone, los OEM de vehículos pueden descargar los procesadores de vehículos a bordo a la nube cuando sea factible. Este enfoque permite que el tráfico entre los dispositivos 5G y los servidores de contenido o aplicaciones alojados en las zonas de longitud de onda pase por alto Internet, lo que reduce la variabilidad y la pérdida de contenido.
Para garantizar una precisión y riqueza óptimas de los conjuntos de datos, y maximizar la usabilidad, se utilizan sensores integrados en los vehículos para recopilar los datos y transmitirlos de forma inalámbrica, entre los vehículos y una autoridad central de la nube, casi en tiempo real. Dependiendo de los casos de uso que se orientan cada vez más en tiempo real, como la asistencia en carretera, ADAS y la puntuación activa del conductor y los informes de puntuación del vehículo, la necesidad de una latencia más baja y un alto rendimiento se han vuelto mucho más importantes para las flotas, las aseguradoras y otras empresas que aprovechan los datos.
Sin embargo, aunque 5G resuelve esto en gran medida, el costo incurrido por el volumen de estos datos que se recopilan y transmiten a la nube sigue siendo prohibitivo. Esto hace que sea imperativo identificar la capacidad informática integrada avanzada dentro del automóvil para que el procesamiento perimetral se realice de la manera más eficiente posible.
El ascenso del vehículo a la comunicación en la nube
Para aumentar la eficiencia del ancho de banda y mitigar los problemas de latencia, es mejor realizar el procesamiento de datos críticos en el perímetro del vehículo y solo compartir información relacionada con eventos en la nube. La computación perimetral en el vehículo se ha vuelto fundamental para garantizar que los vehículos conectados puedan funcionar a escala, debido a que las aplicaciones y los datos están más cerca de la fuente, lo que proporciona una respuesta más rápida y mejora drásticamente el rendimiento del sistema.
Los avances tecnológicos han hecho posible que los sistemas integrados automotrices se comuniquen con los sensores, tanto dentro del vehículo como con el servidor en la nube, de manera eficaz y eficiente. Aprovechando un entorno informático distribuido que optimiza el intercambio de datos y el almacenamiento de datos, el IoT automotriz mejora los tiempos de respuesta y ahorra ancho de banda para una experiencia de datos rápida. La integración de esta arquitectura con una plataforma basada en la nube ayuda aún más a crear un sólido sistema de comunicaciones de extremo a extremo para decisiones comerciales rentables y operaciones eficientes. En conjunto, el dúo de inteligencia integrada y la nube perimetral conectan los dispositivos perimetrales (sensores integrados en el vehículo) a la infraestructura de TI para dar paso a una nueva gama de aplicaciones centradas en el usuario basadas en entornos del mundo real.
Esto tiene una amplia gama de aplicaciones en verticales donde los OEM pueden consumir y monetizar los conocimientos resultantes. El caso de uso más obvio es para el mercado de repuestos y el mantenimiento de vehículos, donde algoritmos efectivos pueden analizar el estado del vehículo casi en tiempo real para sugerir remedios para fallas inminentes del vehículo en activos del vehículo como motor, aceite, batería, llantas, etc. Las flotas que aprovechan estos datos pueden tener equipos de mantenimiento listos para realizar el servicio en un vehículo que regresa de una manera mucho más eficiente, ya que gran parte del trabajo de diagnóstico se ha realizado en tiempo real.
Además, los seguros y las garantías extendidas pueden beneficiarse al proporcionar un análisis activo del comportamiento del conductor para que los módulos de capacitación puedan diseñarse específicamente para las necesidades individuales del conductor en función del historial y el análisis del comportamiento de conducción real. Para las flotas, el monitoreo activo de las puntuaciones del vehículo y del conductor puede permitir un TCO (costo total de propiedad) reducido para que los operadores de flotas reduzcan las pérdidas debidas a hurtos, robos y negligencias, al mismo tiempo que brindan capacitación activa a los conductores.
Impulsando el futuro de la gestión de flotas
Los análisis impulsados por IA que aprovechan IoT, la computación perimetral y la nube están cambiando rápidamente la forma en que se realiza la gestión de flotas, haciéndola más eficiente y efectiva que nunca. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de información de dispositivos telemáticos brinda a los gerentes información valiosa para mejorar la eficiencia de la flota, reducir costos y optimizar la productividad. Desde el análisis en tiempo real hasta la gestión de la seguridad de los conductores, la IA ya está cambiando la forma en que se gestionan las flotas.
Cuantos más conjuntos de datos recopile AI con procesamiento OEM a través de la nube, mejores predicciones podrá hacer. Esto significa vehículos automatizados más seguros e intuitivos en el futuro con rutas más precisas y mejores diagnósticos de vehículos en tiempo real.
